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    <title>检索增强型变压器（复古）</title>
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            <h1>检索增强型变压器（复古）</h1>
<p>这是 <a href="https://pytorch.org">PyTorch</a> 对论文《<a href="https://arxiv.org/abs/2112.04426">通过从数万亿个代币中检索来改进语言模型》的</a>实现。</p>
<p>它建立了一个包含大量文本的数据库。它是一个键值数据库，其中的密钥由区块的 BERT 嵌入索引。他们使用冻结的预训练的 BERT 模型来计算这些嵌入。这些值是相应的区块和该区块的等长度文本。</p>
<p>然后，模型从该数据库检索与模型输入相似（最近邻域）的文本。这些检索到的文本用于预测输出。</p>
<p>由于我们使用冻结的 BERT 模型进行检索，因此我们可以预先计算训练数据集的所有最近邻域。这加快了训练过程。</p>
<p>组件：</p>
<ul><li><a href="bert_embeddings.html">BERT 嵌入</a>：用于获取大块文本的 BERT 嵌入的代码。</li>
<li><a href="database.html">键值数据库</a>：生成和检索区块</li>
<li><a href="model.html">模型</a></li>
<li><a href="dataset.html">数据集</a>：预先计算最近的邻居</li>
<li><a href="train.html">训练代码</a></li></ul>

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        span.classList.add('close')
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            console.log('clicked')
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